典型文献
死区非线性输入系统的自适应迭代学习控制
文献摘要：
针对一类含有非对称死区输入和任意初态的非线性系统,本文提出了一种实现有限作业区间跟踪控制的神经网络迭代学习控制(ILC)算法.构造新的修正函数形式设计校正参考轨迹,放宽了迭代学习控制初值一致要求.利用径向基函数(RBF)神经网络估计和补偿系统的不确定性及死区参数,从而设计迭代学习控制器.引入一级数收敛序列用于处理重构误差对系统跟踪性能的影响,并给出了未知参数的微分-差分学习律.理论分析表明,该控制器能够实现系统状态在预指定作业区间上对参考轨迹的零误差跟踪.最后的仿真结果验证了所提控制算法的有效性.
文献关键词：
迭代学习控制(ILC);非对称死区输入;非线性系统;神经网络;微分-差分学习律
中图分类号：
作者姓名：
陈建勇
作者机构：
浙江工业大学信息工程学院 杭州 310023
文献出处：
引用格式：
[1]陈建勇-.死区非线性输入系统的自适应迭代学习控制)[J].高技术通讯,2022(11):1134-1142
A类：
非对称死区,非对称死区输入
B类：
死区非线性,自适应迭代学习控制,非线性系统,作业区,跟踪控制,ILC,修正函数,形式设计,放宽,初值,径向基函数,RBF,补偿系统,重构误差,跟踪性能,未知参数,学习律,预指,误差跟踪,控制算法
AB值：
0.250028
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